Страницы без межъязыковых ссылок
Материал из MachineLearning.
Следующие страницы не имеют интервики-ссылок:
Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 701.
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет)
- Обобщённая линейная модель
- Обобщённое среднее
- Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр
- Обучение без учителя
- Обучение по предпочтениям
- Обучение с подкреплением
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2020
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2022
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2023
- Обучение с учителем
- Общество промышленной и прикладной математики (SIAM)
- Объединённая модель панельных данных
- Одномерная линейная регрессия
- Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)
- Однослойный персептрон (пример)
- Однофакторная непараметрическая модель
- Однофакторная параметрическая модель
- Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример)
- Описательная статистика
- Определение гиперпараметров для MVR
- Оптимальное прореживание нейронных сетей
- Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример)
- Оптимизация ассортимента торговых точек (задача с данными)
- Оптимизация и ее приложения (регулярный семинар)
- Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе)
- Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)
- Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы
- Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус)
- Остаточная сумма квадратов
- Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов)
- Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар)
- Оценивание плотности распределения
- Оценка обобщающей способности (японская притча)
- Оценка параметров смеси моделей
- Оценка сложности регрессионных моделей (пример)
- Оценка эффективности природоохранных программ (пример)
- Ошибки вычислений
- Павловский, Юрий Николаевич
- Пакеты прикладных программ (семинары)/2017
- Парадокс хи-квадрат
- Парадоксы мультиномиального распределения
- Параллельные вычисления в Matlab
- Переобучение
- Персептрон
- Плоидность
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
